import numpy as np
from numpy.linalg import cholesky
import matplotlib.pyplot as plt

sampleNo = 30;
# 一维正态分布
# 下面三种方式是等效的
mu = 3
sigma = 0.1
np.random.seed(0)
s = np.random.normal(mu, sigma, sampleNo )
plt.subplot(141)
plt.hist(s, 30, density=True)

np.random.seed(0)
s = sigma * np.random.randn(sampleNo ) + mu
plt.subplot(142)
plt.hist(s, 30, density=True)

np.random.seed(0)
s = sigma * np.random.standard_normal(sampleNo ) + mu
plt.subplot(143)
plt.hist(s, 30, density=True)

# 二维正态分布
mu = np.array([[1, 5]])
Sigma = np.array([[1, 0.5], [1.5, 3]])
R = cholesky(Sigma)
s = np.dot(np.random.randn(sampleNo, 2), R) + mu
plt.subplot(144)
# 注意绘制的是散点图，而不是直方图
plt.plot(s[: ,0] ,s[: ,1] ,'+')
plt.show()